Construction d'un système RAG de production : du prototype au déploiement

Le développement d'applications efficaces avec de grands modèles de langage (LLM) nécessite de les ancrer dans des connaissances spécifiques à un domaine. La génération augmentée par récupération (RAG) est le modèle définitif pour rendre les LLM précis, conscients du contexte et à jour. À la fin de ce cours, vous dépasserez la simple ingénierie de prompts pour construire des applications d'IA évolutives et testées qui fournissent des réponses précises et conscientes du contexte en intégrant efficacement des sources de données externes. Vous apprendrez le pipeline complet nécessaire pour transformer un concept RAG d'un script de base en un service de production entièrement déployé. Ce que vous apprendrez : * Comprendre l'architecture de base des systèmes de génération augmentée par récupération (RAG) et pourquoi ils sont essentiels pour l'IA d'entreprise. * Configurer des stratégies efficaces d'indexation et de récupération de données à l'aide de bases de données vectorielles modernes et de techniques d'intégration. * Construire une API backend robuste pour votre système RAG en utilisant le framework FastAPI haute performance. * Pratiquer l'écriture de tests unitaires et la mise en œuvre de métriques d'évaluation spécifiques au RAG pour l'assurance qualité. * Appliquer les concepts fondamentaux modernes de conteneurisation et de déploiement pour faire passer votre prototype RAG dans un environnement de production. Le cours commence par les concepts fondamentaux des LLM et des intégrations vectorielles, puis vous guide étape par étape dans la construction du pipeline d'ingestion de données, la création de la couche API et la finalisation de l'application pour le déploiement. Ce cours est conçu pour les développeurs et les analystes de données débutants à intermédiaires qui connaissent la programmation Python de base et souhaitent se spécialiser dans les systèmes d'IA de production. Aucune expérience préalable avec les bases de données vectorielles ou les outils de déploiement n'est requise. Commencez à construire dès aujourd'hui la prochaine génération d'applications intelligentes.